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The Decoder • 32일 전

우크라이나, 영국 기업에 전장 AI 데이터 플랫폼 개방

IMP
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핵심 요약

영국이 우크라이나의 '어벤져스 랩스(Avengers Labs)' 전투 데이터 플랫폼에 접근한 최초의 국가가 되었습니다. 이 플랫폼은 약 500만 장의 라벨링된 실전 이미지로 AI 모델을 학습시켜 표적을 탐지·타격하는 데 활용됩니다. 고품질 라벨링 전투 데이터는 자율 무기 개발의 최대 병목이며, 이번 협력은 자율 무기 기술이 체계적으로 구축되고 있음을 보여줍니다.

번역된 본문

영국, 우크라이나의 방대한 라벨링 전장 데이터셋을 영국 기업에 개방하는 획기적인 AI 무기 협정 체결

영국은 우크라이나의 '어벤져스 랩스(Avengers Labs)' 데이터 플랫폼에 접근한 최초의 국가가 되었다. 이 플랫폼은 표적을 탐지하고 타격하도록 AI 모델을 학습시킨다. 이번 협정은 자율 무기 기술이 얼마나 체계적으로 구축되고 있는지를 보여준다.

영국의 앤디 번햄(Andy Burnham) 총리와 볼로디미르 젤렌스키(Volodymyr Zelensky) 우크라이나 대통령은 키이우에서 영국 연구자들과 기술 기업에 어벤져스 랩스 데이터 플랫폼을 개방하는 AI 협정에 서명했다. 파이낸셜 타임스(FT)에 따르면, 이로써 영국은 이 방대한 전투 데이터 저장소에 접근한 최초의 외국이 되었다. 이 협정은 양국 간 이른바 '100년 동맹(100 Year Partnership)'의 일환이다.

이 플랫폼은 우크라이나 전선의 수천 대 카메라와 센서에서 수집된 수백만 건의 관측 데이터를 기반으로 한다. 우크라이나 국방부에 따르면, 이 데이터로 학습된 시스템은 현재 월 10만 건이 넘는 드론 영상 스트림을 처리하고 있다.

이 데이터는 FT가 '유니버설 밀리터리 데이터셋(Universal Military Dataset)'이라 부르는 것에서 나온다. 이는 드론과 음향 센서에서 수집한 실전 영상을 수동으로 라벨링한 데이터셋으로, 전차·드론·포병을 분류하는 모델 학습에 사용된다. 이 프로젝트는 2022년에 시작된 우크라이나 군의 AI 연구에서 비롯되었다. 당시 우크라이나 드론 병사는 우크라이나가 보유한 드론 영상으로 신경망을 학습시키고 있다고 전했다. 목표는 러시아 병사와 차량을 자동으로 탐지해 군의 OODA 루프(관찰-판단-결정-행동)를 가속하는 것이었다.

라벨링된 전투 데이터가 진짜 병목인 이유

지금까지 이 데이터는 국내 기업에만 공유되어, 우크라이나 드론 제조사가 합성 데이터로 이미지 인식을 학습해 실전에서 성능이 떨어지는 외국 경쟁사보다 우위를 점하게 했다.

우크라이나 드론 소프트웨어 기업 스워머(Swarmer)의 미샤 네스토르(Misha Nestor)는 FT에 "고품질의 라벨링된 전장 데이터는 자율 시스템용 신뢰할 수 있는 AI를 개발하는 데 가장 큰 제약 중 하나"라고 말했다. 그는 우크라이나가 다른 어디에서도 재현하기 극히 어려운 자산을 축적했다고 덧붙였다.

지난 3월 우크라이나는 이미 더 자율적인 시스템 개발을 가속하기 위해 동맹국과 이 전투 데이터를 AI 학습용으로 공유하겠다고 발표했다. 우크라이나 국방부에 따르면 이번 협정의 핵심은 약 500만 장의 주석(어노테이션) 달린 이미지 데이터셋이며, 상당 부분은 드론·위성·센서의 데이터를 실시간 전장 상황으로 통합하는 디지털 전투 시스템 '델타(DELTA)'에서 직접 나온 것이다.

승인된 기업은 팔란티어(Palantir)가 일부 구축에 참여한 보안 데이터룸 내에서만 컴퓨터 비전 모델을 학습·테스트할 수 있으며, 완성된 AI는 우크라이나에 귀속된다.

이미 현장에 배치된 하나의 탐지 시스템은 이런 모델의 성능을 보여준다. 국방부에 따르면 이 시스템은 영상 스트림에 나타난 적 장비의 70%를 식별하며 객체당 단 2.2초만 필요로 한다.

FT에 따르면 영국 군은 특히 다가오는 러시아 드론을 식별하는 음향 센서 데이터에 큰 관심을 두고 있다. 제대로 학습되면 레이더보다 훨씬 정확할 수 있다.

영국 정부에 따르면 브리스톨의 신텔라(Sintela), 옥스퍼드의 마인드 파운드리(Mind Foundry), 런던의 스카이럴(Skyral) 등 세 영국 스타트업과의 시범 프로젝트가 이미 진행 중이다. 한 기술은 매설된 광케이블을 AI 기반 센서로 활용해 군 기지를 보호하고, 향후 공항이나 철도 인프라까지 보호하는 것을 목표로 한다. 두 번째 프로젝트는 드론과 자율 시스템용 저전력 AI 칩을 개발하는 것이다.

이번 협정은 번햄 총리가 방산업체 MBDA가 우크라이나 내 조립 라인을 위해 SCALP 순항미사일의 영국산 부품에 관한 기밀 정보를 공개할 수 있도록 허용한다고 발표한 데 이어진 것이다.

표적 추적에서 자율 표적 선정으로

이 데이터가 궁극적으로 어떻게 활용되는지는 드론 자율성 개발 과정에서 드러난다.

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Ukraine opens its massive labeled battlefield dataset to British firms in a landmark AI weapons partnership Maximilian Schreiner View the LinkedIn Profile of Maximilian Schreiner Aug 25, 2026 Simon Dawson / No 10 Downing Street, OGL v3.0 The UK becomes the first country to gain access to Ukraine's Avengers Labs data platform, which trains AI models to spot and strike targets. The deal shows how methodically autonomous weapons tech is now being built out. British Prime Minister Andy Burnham and Ukrainian President Volodymyr Zelensky signed an AI partnership in Kyiv that opens the Avengers Labs data platform to British researchers and tech companies. According to the Financial Times , that makes the UK the first foreign country to get access to this vast store of combat data. The deal is part of the two countries' so-called "100 Year Partnership." The platform draws on millions of observations gathered from thousands of cameras and sensors along Ukraine's front line. According to Ukraine's defense ministry, a system trained on this data now processes more than 100,000 drone video streams per month. The data comes from what the FT calls the Universal Military Dataset, a manually labeled collection of real combat imagery from drones and acoustic sensors, used to train models that classify tanks, drones, or artillery. The project grew out of the Ukrainian military's AI work, which started back in 2022 . A Ukrainian drone soldier reported at the time that Ukraine was training neural networks on drone footage it already had. The goal was to automatically detect Russian soldiers and vehicles, speeding up the military's OODA loop ("Observe, Orient, Decide, Act"). Why labeled combat data is the real bottleneck Until now, this data was shared only with domestic firms, giving Ukrainian drone makers an edge over foreign rivals whose image recognition was often trained on synthetic data and performed worse in combat. "High-quality, labeled battlefield data is one of the biggest constraints on developing reliable AI for autonomous systems," Misha Nestor of the Ukrainian drone software company Swarmer told the FT. Ukraine has built up something that's extremely difficult to replicate anywhere else, he said. Back in March, Ukraine had already announced it would share this combat data with allies for AI training , to speed up the development of more autonomous systems. According to Ukraine's defense ministry, the deal centers on an annotated dataset of about five million images, with much of the material coming straight from the DELTA digital combat system, which ties together data from drones, satellites, and sensors into a real-time picture of the battlefield. Approved firms can only train and test their computer vision models inside a secured dataroom, built in part with Palantir, and the finished AI stays with Ukraine. One detection system already in the field shows how capable these models can be. According to the ministry, it identifies 70 percent of enemy equipment shown in video streams and needs just 2.2 seconds per object. The UK's military is especially interested in acoustic sensor data that identifies incoming Russian drones, the FT reports. Trained properly, it can be far more accurate than radar. According to the British government , pilot projects with three British startups are already underway: Sintela from Bristol, Mind Foundry from Oxford, and Skyral from London. One technology turns buried fiber-optic cables into an AI-powered sensor meant to protect military bases and, later, airports or rail infrastructure. A second project aims to develop low-power AI chips for drones and autonomous systems. The deal follows Burnham's announcement that defense contractor MBDA can release classified information about British components of the SCALP cruise missile for assembly lines in Ukraine. From target tracking to autonomous target selection What this data ultimately gets used for shows up in the development of drone autonomy, which breaks down into three stages: autonomous navigation without GPS, so-called last-mile target tracking, where a human picks the specific target and the AI then follows it, and autonomous target selection, where the machine itself decides which object to attack. The first two stages have long been in use in the war in Ukraine. Back in 2024, a Ukrainian FPV drone that lost its radio link struck a previously chosen Russian tank on its own , an example of the crucial last-mile distinction. Auterion described the underlying tech, which combines computer vision and target tracking even when the connection is jammed, with its Skynode S drone chip . In July 2026, Auterion and SkyFall began shipping 50,000 SkyFall Shrike FPV drones fitted with Auterion's Skynode S. According to the government, Ukrainian interceptor drones operate about 95 percent autonomously, and Swarmer software coordinates drone swarms in over 100 real missions . The third stage is now at the center of a report by the New York Times . In July, a Russian Molniya drone killed three civilians in the city of Zaporizhzhia, among them 19-year-old student Tetiana Bubynets. The operators had programmed the drone to hit a gas station, but near it the software itself picked the specific target, likely propane tanks. In the rubble, a forensic team found a commercially available mini-computer, an Nvidia Jetson Orin, that made the targeting decision. Kateryna Bondar of CSIS calls the attack the first documented case in which a Russian drone with a self-selecting AI system caused civilian deaths. The Nvidia chip alone doesn't prove an autonomous targeting decision, though. What matters, according to Ukrainian investigators, is the combination of the drone's missing radio link to the operator and the code and training material examined on the computer. This also isn't the first autonomous deadly drone strike anywhere in the world, but the first documented Russian case with civilian casualties. And Ukraine is by no means only a victim of this trend. Recently dismissed defense minister Mykhailo Fedorov told the NYT that Ukraine had spent several months testing a fully autonomous AI system in occupied Crimea, hitting fuel depots and military equipment. There were no civilian casualties. Before that, the country had gradually rolled out AI-powered drones starting in 2023. These ranged from the autonomous attack drone Saker Scout introduced that year , meant to identify military objects on its own and strike them in autonomous mode, to Auterion's Skynode S technology and the drone swarms now used regularly. As late as April 2026, an overview of Ukrainian ground robots still said full autonomy didn't exist on the Ukrainian battlefield. The tests that surfaced later now call that assessment into question. AI News Without the Hype – Curated by Humans Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section. Subscribe now --> Read on for the full picture. Subscribe for hype-free coverage. Full access to every article on THE DECODER No ads Join the comments and community discussions A weekly AI news recap via mail 6x/year: "AI Radar" — deep dives on the AI topics that matter most Daily AI news, always up to date Our full ten-year archive Covered by a team with 10+ years in AI Subscribe to The Decoder -->